数学建模回归方法

总有以后

1.1 多元回归
1、概述：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究
2、分类
# a4 m# l  F+ v; Q5 Z分为两类：多元线性回归和非线性线性回归
1 f8 Y, O* x9 K' M$ A6 x7 K3、注意事项
8 ]) G: R, b7 a5 L) c- ?0 e1 d（1） 回归方程的显著性检验
（2） 回归系数的显著性检验
5 m9 z% E5 v/ A4、使用步骤
（1）根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系；
（2）选取适当的回归方程；
& c( P# q3 z- V- N/ u6 |( [* g（3）拟合回归参数；
（4）回归方程显著性检验及回归系数显著性检
（5）进行后继研究
6 ^4 L+ H* X0 E/ W/ t( T( O1.2 聚类分析
& x, k9 t3 `3 P) c5 @8 e4 G/ g1、概述:
$ H2 n6 [9 ?1 |1 ^, ~4 e, z将n 个样本，通过适当的方法（选取方法很多，大家可以自行查找，可以在数据挖掘类的书籍中查找到，这里不再阐述）选取m 聚类中心，通过研究- 各样本和各个聚类中心的距离，选择适当的聚类标准，通常利用最小距离法（一个样本归于一个类也就意味着，该样本距离该类对应的中心距离最近）来聚类，从而可以得到聚类结果
5 p5 V7 P+ o; W2 Z5 B) b2 K# y& Z 数学建模思想方法大全及方法适用范围.doc (75 KB, 下载次数: 0)

2014-12-9 20:54 上传

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